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编辑：内存减少35%（原50%错误）。如果你在RAG、工具使用、代理等方面需要长文本处理，英伟达发布了一个新库使其变得非常简单。总结：你可以在内存减少35%的情况下获得128k的文本处理量。这里有一篇相关的博客文章：https://huggingface.co/blog/nvidia/kvpress

讨论总结

该讨论围绕Nvidia开源的以35%更少内存获得128k上下文的库展开。其中涉及到标题与正文关于内存减少比例表述不一致的疑惑，对该库在不同推理引擎中的适用性、与已有技术的比较、兼容性等问题的探讨，还有人对该技术存在负面评价，总体是围绕这一新技术进行多方面的技术讨论。

主要观点

  1. 👍 标题与正文关于内存减少比例表述存在差异
    • 支持理由：标题提到50%，正文第一行提到35%，总结部分提到18%
    • 反对声音：无
  2. 🔥 对Nvidia新库提出谁需要实现的疑问
    • 正方观点：新库有新特性，想知道哪些推理引擎会采用
    • 反方观点：部分推理引擎可能已有等效功能
  3. 💡 对Nvidia新库与已有kv缓存压缩效果的比较存疑
    • 解释：不清楚新库是否比现有大多数工具中的kv缓存压缩更好，自己使用8位量化效果不错
  4. 💡 新库不适用于ollama，给出与torch相关的原因
    • 解释：新库修改了torch中的前向传递，提供了参考网址和试用网址
  5. 💡 对Nvidia新库能否与LLMLingua 2共同使用表示疑问
    • 解释：对新库与已有类似技术的兼容性或替代关系不清楚

金句与有趣评论

  1. “😂 标题: 50% 少\n> 第一行: 35% 少\n> 总结: 18% 少”
    • 亮点：简洁地呈现出标题、正文、总结中关于内存减少比例的差异，直观地表达疑惑
  2. “🤔 谁需要实现这个? 所有像vLLM这样的推理引擎吗?”
    • 亮点：直接提出关于新库应用场景的关键问题
  3. “👀 Is it better than the kv cache compression already available in most tools?”
    • 亮点：对新库与已有技术的比较提出疑问，引发后续讨论
  4. “😎 I think you are suggesting quantization here.”
    • 亮点：在关于技术比较的讨论中，对他人观点进行推测性理解
  5. “🤨 Not lossless, dumb.”
    • 亮点：直接表达对新技术的负面看法，简洁有力

情感分析

总体情感倾向以中性的技术探讨为主。主要分歧点在于对Nvidia新库的评价，部分人对其存在疑惑、好奇，例如在技术适配性、与其他技术比较方面；也有人对其持负面态度，认为该技术不是无损的。可能的原因是不同用户从不同技术需求和角度出发，有的关注其创新性和适用性，有的关注其技术性能是否无损。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于该技术的实现指南可能成为后续讨论的话题，因为有用户已经表示好奇。
  • 潜在影响：如果该技术能在更多的相关项目或引擎中得到应用，可能会对长文本处理领域的内存优化产生积极影响；若存在兼容性问题不能解决，则可能影响其推广和使用。

详细内容：

标题：Nvidia 开源长上下文优化技术，引发热烈讨论

最近，Reddit 上一个关于“Nvidia 刚刚开源了他们的长上下文优势——减少 35%内存实现 128k 上下文”的帖子引发了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖介绍了 Nvidia 发布的新库，称能以更少的内存获取更长的上下文，还提供了相关博客的链接https://huggingface.co/blog/nvidia/kvpress。

讨论的焦点主要集中在这项技术的实际效果和应用范围。有人指出标题中的数据与第一行的不一致，认为实际节省可能不到 10%。有人质疑谁需要实施这项技术，是否所有的推理引擎都适用。还有人关心它能否与 ollama、LLMLingua 2 等工具结合使用，以及是否存在实施指南。

有人表示 KVPress 可以与量化技术一起使用，进一步降低内存需求。也有人认为它似乎与 HF Transformers 紧密相关，其他工具如 Exllama 若想实现需要努力。有人好奇这是系统内存还是视频内存需求，回答称主要使用 GPU 运行大模型，是 GPU VRAM 需求。有人直言不是无损的。

讨论中的共识在于大家都对这项技术表现出了浓厚的兴趣，并期待其能带来实际的性能提升和更广泛的应用。但对于其具体效果和适用场景，存在诸多争议和疑问。

总之，Nvidia 此次开源的长上下文技术在 Reddit 上引发了热烈的讨论，大家都在期待更多明确的信息和实际应用的效果。